生成代码:用Python写肢体动作识别
时间: 2024-01-28 15:05:48 浏览: 33
以下是一个简单的用Python写肢体动作识别的示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1], test_size=0.2, random_state=42)
# 训练KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
该示例代码主要使用了scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来训练一个KNN分类器,用于将输入的肢体动作数据识别为不同的动作类别。其中,数据需以csv格式存储,其中每一行为一个肢体动作数据样本,每一列为不同的特征值,最后一列为该样本所属的动作类别。在代码中,我们通过train_test_split函数将数据集随机分为训练集和测试集,然后使用KNN分类器对训练集进行训练,并通过predict函数对测试集进行预测,最后使用accuracy_score函数计算分类器的准确率。